package com.atguigu.chapter11;

import com.atguigu.chapter05.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Session;
import org.apache.flink.table.api.Slide;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.Tumble;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;

import java.time.Duration;

import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.lit;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.rowInterval;

/**
 * TODO
 *
 * @author cjp
 * @version 1.0
 * @date 2021/3/12 9:30
 */
public class Flink14_TableAPI_GroupWindow_EventTime {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env
                .socketTextStream("localhost", 9999)
                .map(new MapFunction<String, WaterSensor>() {
                    @Override
                    public WaterSensor map(String value) throws Exception {
                        // 切分
                        String[] line = value.split(",");
                        return new WaterSensor(line[0], Long.parseLong(line[1]), Integer.parseInt(line[2]));

                    }
                })
                .assignTimestampsAndWatermarks(
                        WatermarkStrategy
                                .<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3))
                                .withTimestampAssigner((value, ts) -> value.getTs() * 1000L)
                );


        // TODO - TableAPI — GroupWindow（基于时间或条数的  滚动、滑动、会话 窗口）
        // 1.创建 表的执行环境
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
        // 2.将 流 转换成 Table
        Table table = tableEnv.fromDataStream(sensorDS, $("id"), $("ts"), $("vc"), $("et").rowtime());
        // 3.使用 TableAPI 进行 GroupWindow开窗
        Table resultTable = table
//                .window(Tumble.over(lit(5).seconds()).on($("et")).as("w")) // 基于时间的 滚动窗口
//                .window(Slide.over(lit(5).seconds()).every(lit(2).seconds()).on($("et")).as("w")) //基于时间的 滑动窗口
//                .window(Session.withGap(lit(3).seconds()).on($("et")).as("w")) // 会话窗口
                // TODO 基于条数的窗口，只支持 处理时间
                .groupBy($("w"), $("id"))
                .select(
                        $("id"),
                        $("vc").sum().as("vcSum")
//                        $("w").start().as("windowStart"),
//                        $("w").end().as("windowEnd")
                );

        resultTable.execute().print();

        // 不管是 增量聚合 还是 全窗口函数， 一个窗口只有在触发的时候，才输出 一次结果，所以可以用 append
//        tableEnv.toAppendStream(resultTable, Row.class).print();


        env.execute();
    }
}

/**
 * GroupWindow写法：
 *  1、调用.window()定义窗口
 *      1）窗口类型
 *      2）窗口参数
 *      3）指定时间字段
 *      4）指定别名
 *  2、grouopby字段里，放上 窗口的别名
 *  3、正常使用，可以获取窗口信息
 */
